【摘要】：光伏陣列在局部陰影時的P-U曲線呈現(xiàn)多峰特性,需要設計光伏多峰最大功率點跟蹤方法,以實現(xiàn)光伏發(fā)電最大功率輸出,提高光伏發(fā)電效率。相比粒子群優(yōu)化算法,量子粒子群優(yōu)化算法具有收斂速度更快和全局收斂性等優(yōu)勢。提出了一種基于量子粒子群優(yōu)化算法的光伏多峰最大功率點跟蹤改進方法。該方法采用量子粒子群優(yōu)化算法實現(xiàn)最大功率點的全局搜索;根據(jù)光伏陣列在局部陰影時P-U曲線上功率極值點的分布特點初始化種群中的粒子總數(shù)及其電壓;并根據(jù)量子粒子群優(yōu)化算法收斂時粒子自身最優(yōu)位置的特點,提出了更適合光伏多峰最大功率點跟蹤的收斂判據(jù)。仿真測試表明,提出的改進方法能夠快速有效地實現(xiàn)光伏多峰最大功率點跟蹤,收斂速度更快,避免了不收斂的問題,且具有應對光照情況變化的能力,提高了局部陰影時光伏發(fā)電的效率。
[Abstract]:The P-U curve of photovoltaic array in local shadow shows multi-peak characteristic. It is necessary to design a method of maximum power point tracking for photovoltaic generation to achieve the maximum power output of photovoltaic generation and improve the efficiency of photovoltaic power generation. Compared with particle swarm optimization, quantum particle swarm optimization has the advantages of faster convergence speed and global convergence. An improved method based on Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) is proposed to track photovoltaic multi-peak maximum power points. The quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm is used to realize the global search of the maximum power points, and the total number of particles and their voltages in the population are initialized according to the distribution characteristics of the power extremum on the P-U curve of the photovoltaic array in the local shadow. According to the characteristics of the quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm, the convergence criterion is proposed, which is more suitable for photovoltaic multi-peak maximum power point tracking. The simulation results show that the proposed method can quickly and effectively realize multi-peak photovoltaic maximum power point tracking and converge faster, avoid the problem of non-convergence, and have the ability to cope with the change of illumination. The efficiency of photovoltaic power generation under partial shadow is improved.
【作者單位】： 強電磁工程與新技術國家重點實驗室(華中科技大學);云南電力調度控制中心;
【分類號】：TM615

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本文編號：2380383